胶质母细胞瘤中胶质瘤相关小胶质细胞和巨噬细胞作为mTOR抑制潜在靶点的数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含胶质母细胞瘤中胶质瘤相关小胶质细胞和巨噬细胞(GAM)在mTOR抑制下的表达谱数据。研究通过全转录组分析和细胞因子谱分析,在肿瘤细胞/GAM共培养模型中评估雷帕霉素或torin2处理以及替莫唑胺化疗对GAM表型的影响

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时间序列分类GPL246769606
GSE242829: Glioma-associated microglia and macrophages as a potential target for mTOR inhibition in glioblastoma

基本信息

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时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

胶质母细胞瘤中胶质瘤相关小胶质细胞和巨噬细胞作为mTOR抑制潜在靶点的数据集

Glioma-associated microglia and macrophages as a potential target for mTOR inhibition in glioblastoma

该数据集来自NCBI GEO,包含胶质母细胞瘤中胶质瘤相关小胶质细胞和巨噬细胞(GAM)在mTOR抑制下的表达谱数据。研究通过全转录组分析和细胞因子谱分析,在肿瘤细胞/GAM共培养模型中评估雷帕霉素或torin2处理以及替莫唑胺化疗对GAM表型的影响。数据可用于探索mTOR抑制对GAM增殖、氧消耗及促炎表型的调控作用,为胶质母细胞瘤免疫微环境研究提供转录组资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:胶质瘤相关小胶质细胞/巨噬细胞(GAM)是胶质母细胞瘤(GB)中主要的免疫细胞群体。GB细胞和GAM均表现出上调的mTOR信号。本研究旨在探究药理学mTOR抑制(mTORi)对GAM的特异性影响。材料与方法:我们对GAM表型进行了全面分析,包括全转录组分析和细胞因子谱分析。在肿瘤细胞/GAM共培养模型中,研究了mTORi(使用雷帕霉素或torin2)或替莫唑胺(GB患者的标准化疗药物)处理下的效应。结果:在我们的体外模型中,mTORi对GAM的核心生物学功能有显著影响,导致增殖减少和氧消耗降低。此外,mTORi处理诱导了小胶质细胞的促炎表型。结论:我们的f

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE242829

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

引言:胶质瘤相关小胶质细胞/巨噬细胞(GAM)是胶质母细胞瘤(GB)中主要的免疫细胞群体。GB细胞和GAM均表现出mTOR信号通路上调。本研究旨在探讨药理学mTOR抑制(mTORi)对GAM的特异性影响。材料与方法:我们对GAM表型进行了全面分析,包括全转录组分析和细胞因子谱分析。在肿瘤细胞/GAM共培养模型中,研究了雷帕霉素或torin2介导的mTORi以及替莫唑胺(GB患者的标准化疗药物)治疗的效果。结果:在我们的体外模型中,mTORi对GAM的核心生物学功能产生了显著影响,导致增殖减少和耗氧量降低。此外,mTORi治疗诱导了小胶质细胞促炎表型。结论:我们的研究结果证明了mTOR信号通路与GAM生物学的深刻相关性。此外,这些结果为针对GAM中mTOR信号通路的治疗干预作为潜在的新型治疗策略提供了理论依据。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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